In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning
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von
Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.aiÜber diesen Kurs
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Karriereergebnisse der Lernenden
28%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
28%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
11%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 5 in
Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Portugiesisch (Brasilien), Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
TensorflowDeep LearningMathematical Optimizationhyperparameter tuning
Karriereergebnisse der Lernenden
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Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
12 Stunden zum Abschließen
Practical Aspects of Deep Learning
Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model.
12 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 131 min), 8 Lektüren, 4 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Optimization Algorithms
Develop your deep learning toolbox by adding more advanced optimizations, random minibatching, and learning rate decay scheduling to speed up your models.
5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 92 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset.
5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 103 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
von YL20. Feb. 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
von NA13. Jan. 2020
After completion of this course I know which values to look at if my ML model is not performing up to the task. It is a detailed but not too complicated course to understand the parameters used by ML.
von JS4. Apr. 2021
Fantastic course and although it guides you through the course (and may feel less challenging to some) it provides all the building blocks for you to latter apply them to your own interesting project.
von AM8. Okt. 2019
I really enjoyed this course. Many details are given here that are crucial to gain experience and tips on things that looks easy at first sight but are important for a faster ML project implementation
Über den Spezialisierung Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Is financial aid available?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
